JPWO2018180104A1 - 判定装置、判定方法並びに判定用プログラム及びデータ構造 - Google Patents

Abstract

地面の傾斜（勾配）を正確に判定することを可能とする判定装置を提供する。車両から周囲に出射された光の地面からの反射光の受光により得られた受光情報を取得し、その受光情報に基づき光の反射点の傾斜を検出する。そして、傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している地図データベース１７から取得する。その後、閾値情報により示される閾値と傾斜との比較に基づき、反射点が、地面か、当該地面にある物か、を判定する。

Description

本願は、判定装置、判定方法並びに判定用プログラム及びデータ構造の技術分野に属する。より詳細には、地図に関連する判定を行う判定装置及び判定方法並びに当該判定用のプログラム及びデータ構造の技術分野に属する。

近年、車両におけるいわゆる自動運転に関する研究が盛んに行われている。自動運転の実現に当たって必要な技術の一つに、地面にある障害物の検出がある。このような障害物の検出に用いることができる技術の一つにＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）システムによる物体検出がある。ＬｉＤＡＲシステムを用いた地面の障害物の検出では、例えば地面からの反射光から算出されたデータにより当該地面の部分の傾斜（勾配）を検出し、その傾斜が緩やかであれば地面からの反射光であると判定し、その傾斜が急であれば障害物からの反射光であると判定する。

なお上記背景技術に関連する技術の一例としては、例えば下記特許文献１に記載された技術がある。

特開２０１４−９５５６２号公報

一方、上述したＬｉＤＡＲシステムを用いた地面の障害物の検出では、上記傾斜により障害物か否かを判定するための閾値が必要となるが、地面の傾斜の状況は様々であり、当該閾値を地面の各点についてその都度一意に決定するのは困難である。即ち、当該閾値を小さくし過ぎると例えば坂道であってもそれを障害物と判定してしまうし、また当該閾値を大きくし過ぎると小さな障害物を地面と判定してしまうという問題点がある。

そこで本願は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、地面の傾斜（勾配）を正確に判定することを可能とする判定装置及び判定方法並びに当該判定装置用のプログラム及びデータ構造を提供することにある。

上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、移動体から周囲に出射された光の地面からの反射光の受光により得られた受光情報を取得する第１取得手段と、前記受光情報に基づいて前記光の反射点の傾斜を検出する検出手段と、前記傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している記録媒体から取得する第２取得手段と、前記閾値情報により示される前記閾値と前記検出された傾斜との比較に基づき、前記反射点が、前記地面か、当該地面にある物か、を判定する判定手段と、を備える。

上記の課題を解決するために、請求項１４に記載の発明は、第１取得手段と、検出手段と、第２取得手段と、判定手段と、を備える判定装置において実行される判定方法において、移動体から周囲に出射された光の反射光の受光により得られた受光情報を前記第１取得手段により取得する第１取得工程と、前記受光情報に基づいて前記光の反射点の傾斜を前記検出手段により検出する検出工程と、前記傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している記録媒体から前記第２取得手段により取得する第２取得工程と、前記閾値情報により示される前記閾値と前記検出された傾斜との比較に基づき、前記反射点が、前記地面か、当該地面にある物か、を前記判定手段により判定する判定工程と、を含む。

上記の課題を解決するために、請求項１５に記載の発明は、判定装置に含まれるコンピュータを、移動体から周囲に出射された光の地面からの反射光の受光により得られた受光情報を取得する第１取得手段、前記受光情報に基づいて前記光の反射点の傾斜を検出する検出手段、前記傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している記録媒体から取得する第２取得手段、及び、前記閾値情報により示される前記閾値と前記検出された傾斜との比較に基づき、前記反射点が、前記地面か、当該地面にある物か、を判定する判定手段、として機能させる。

上記の課題を解決するために、請求項１６に記載の発明は、請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の判定装置の前記第２取得手段により取得される前記閾値情報が前記地図情報に関連付けて記録されている記録媒体のデータ構造であって、前記閾値情報と、当該閾値情報により示される前記閾値が前記傾斜の種別判別に用いられる前記地面の地図上の位置を示す位置情報であって当該閾値情報と対を為す位置情報と、前記位置情報により示される前記位置を含む前記地図に対応する前記地図情報と、を含み、前記対を為す前記閾値情報及び前記位置情報が前記第２取得手段により読み出されることにより、当該読み出された位置情報により示される前記位置を含む前記地図に対応する前記地図情報が当該閾値情報と共に前記判定装置に読み出されるように構成される。

上記の課題を解決するために、請求項１７に記載の発明は、出射手段から所定の領域に対して出射された光の、地面又は前記地面上の物からの反射光の受光により得られる受光情報を取得する第１取得手段と、前記受光情報に基づき、前記光の照射対象の傾斜、及び反射率を検出する検出手段と、前記所定の領域における前記光の照射対象が、地面であるか、前記地面上の物体であるかを、その傾斜状態に基づいて判別するための第１閾値、及びその反射率に基づいて判別するための第２閾値を示す閾値情報を、取得する第２取得手段と、前記閾値情報により示される前記第１閾値と前記検出された傾斜状態との比較、及び前記第２閾値と前記検出された反射率との比較、に基づき、前記照射対象が、地面であるか、前記地面上の物体か、を判定する判定手段と、を備える。

実施形態に係る判定装置の概要構成を示すブロック図である。 第１実施例に係る地図データシステムの概要構成を示すブロック図である。 第１実施例に係る地図データの構造を示す図であり、（ａ）は当該構造の第１例を示す図であり、（ｂ）は当該構造の第２例を示す図であり、（ｃ）は当該構造の第３例を示す図であり、（ｄ）は当該構造の第４例を示す図であり、（ｅ）は当該構造の第５例を示す図である。 第１実施例に係る地図データ記録処理等を示すフローチャートであり、（ａ）は当該地図データ記録処理を示すフローチャートであり、（ｂ）は第１実施例に係る地面判定処理の全体を示すフローチャートであり、（ｃ）は当該地面判定処理の細部を示すフローチャートである。 第２実施例に係る地面判定処理を示すフローチャートである。 第３実施例に係る地図データ記録処理等を示すフローチャートであり、（ａ）は当該地図データ記録処理を示すフローチャートであり、（ｂ）は第３実施例に係る地面判定処理を示すフローチャートである。

次に、本願を実施するための形態について、図１を用いて説明する。なお図１は、実施形態に係る判定装置の概要構成を示すブロック図である。

図１に示すように、実施形態に係る判定装置Ｓは、第１取得手段１と、検出手段２と、判定手段３と、第２取得手段４と、を備えて構成されている。

この構成において第１取得手段１は、移動体から周囲に出射された光の地面からの反射光の受光により得られた受光情報を取得する。

そして検出手段２は、第１取得手段により取得された受光情報に基づき光の反射点の傾斜を検出する。

一方第２取得手段４は、傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している記録媒体から取得する。

これらにより判定手段３は、閾値情報により示される閾値と検出手段２により検出された傾斜との比較に基づき、光の反射点が、地面か、当該地面にある物か、を判定する。

以上説明したように、実施形態に係る判定装置Ｓの動作によれば、地面からの反射光を受光して得られた受光情報に基づき反射点の傾斜を検出し、その傾斜と、地面に対応する地図情報に関連付けて記録されている閾値情報により示される閾値と、の比較に基づき、当該反射点が地面か物かを判定する。よって、傾斜の種別判別のために記録されている閾値との比較により、反射点が地面か物かを判定するので、複雑な処理を不要としつつ当該判定を正確に行うことができる。

次に、上述した実施形態に対応する具体的な実施例について、図２乃至図５を用いて説明する。なお以下に説明する各実施例は、車両に搭載されたＬｉＤＡＲシステムを用いた障害物検出に用いられる閾値に適用した場合の実施例である。

また、図２は第１実施例に係る地図データシステムの概要構成を示すブロック図であり、図３は第１実施例に係る地図データの構造を示す図であり、図４は第１実施例に係る地図データ記録処理等を示すフローチャートであり、図５は第２実施例に係る地面判定処理を示すフローチャートであり、図６は第３実施例に係る地図データ記録処理等を示すフローチャートである。

（Ｉ）第１実施例
次に、実施形態に係る第１実施例について、図２乃至図４を用いて説明する。

図２に示すように、第１実施例に係る地図データシステムＳＳは、インターネット等のネットワークＮＷを介してデータの授受が可能な地図サーバ装置ＳＶと、車両に搭載されている地面判定装置Ｃと、により構成されている。

また地図サーバ装置ＳＶには、地図管理用の車両に搭載されるか又は固定設置された一又は複数のＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータが入力されている。そして地図サーバ装置ＳＶは、処理エリア決定部１１と、地図データベース１２と、グラフ・勾配計算部１３と、物体認識部１４と、識別器１５と、処理エリア内勾配閾値決定部１６と、により構成されており、処理エリア内勾配閾値決定部１６は地図データベース１７に接続されている。この地図データベース１７は地図サーバ装置ＳＶとは別個に設けられてもよいし、地図サーバ装置ＳＶ内に設けられてもよい。なお、上記処理エリア決定部１１、グラフ・勾配計算部１３、物体認識部１４及び処理エリア内勾配閾値決定部１６は、地図サーバ装置ＳＶに備えられた図示しないＣＰＵ等を含むハードウェアロジック回路により実現されてもよいし、後述する第１実施例に係る地図データ記録処理に相当するプログラムを上記ＣＰＵ等が読み出して実行することにより、ソフトウェア的に実現されるものであってもよい。

一方地面判定装置Ｃは、ネットワークＮＷ及びＬｉＤＡＲセンサ２０に接続されたグラフ・勾配計算部２１と、処理エリア決定部２２と、地図データベース２３と、処理エリア内勾配閾値比較部２４と、により構成されている。このとき、グラフ・勾配計算部２１、処理エリア決定部２２及び処理エリア内勾配閾値比較部２４は、地面判定装置Ｃに備えられた図示しないＣＰＵ等を含むハードウェアロジック回路により実現されてもよいし、後述する第１実施例に係る地面判定処理に相当するプログラムを上記ＣＰＵ等が読み出して実行することにより、ソフトウェア的に実現されるものであってもよい。

なお上記の構成において、処理エリア内勾配閾値比較部２４が、実施形態に係る「第１取得手段１」の一例に、「第２取得手段」の一例及び「判定手段３」の一例にそれぞれ相当し、グラフ・勾配計算部２１が実施形態に係る「検出手段２」の一例に相当する。また、地図データベース１７が本願に係る「記録媒体」の一例に相当する。

以上の構成において地図サーバ装置ＳＶの地図データベース１２は、ＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータとのマッチング用の地図データを記録している。そして地図サーバ装置ＳＶの処理エリア決定部１１は、当該マッチング用の地図データを地図データベース１２から読み出しつつ、実施例に係る勾配データの生成の対象となる地図上のエリアを、予め設定された方法により決定する。このエリアの決定は手動で行われてもよい。

次にグラフ・勾配計算部１３は、ＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータに基づき、例えば予め設定された注目点の四つの近傍（例えば、当該注目点を中心とした四方向（例えば上下左右それぞれの方向）の近傍）を繋いだグラフを作成し、当該各グラフそれぞれのエッジの勾配することを、全ての注目点において実行する。なお、このようなグラフ・勾配計算部１３における計算方法について詳細には、例えば、論文「On the Segmentation of 3D LIDAR Point Clouds」ICRA,2011,The University of Sydney, B. Douillard et al」の「III. SEGMENTATION ALGORITHMS、C. Segmentation for Sparse Data、2) Mesh Based Segmentation」に記載されている。また以下の説明において、上述した勾配の計算方法を単に「実施例に係る勾配計算方法」と称する。一方物体認識部１４は、識別器１５を用いて、又は手動により、当該データが得られた対象が地面か障害物かを検出する。これにより処理エリア内勾配閾値決定部１６は、処理エリア決定部１１により決定されたエリアにおける地面の傾斜の種別判別のための閾値（即ち、そのエリアにおける傾斜の種別判別のための閾値）を決定し、当該決定した閾値を、当該エリアに相当する地図データに関連付けて地図データベース１７に記録する。

一方地面判定装置Ｃのグラフ・勾配計算部２１は、ＬｉＤＡＲセンサ２０からのデータに基づき、例えば上記実施例に係る勾配計算方法により、各注目点における勾配を計算する。他方地図データベース２３は、ＬｉＤＡＲセンサ２０からのデータとのマッチング用の地図データを記録している。そして処理エリア決定部２２は、当該マッチング用の地図データを地図データベース２３から読み出しつつ、実施例に係る傾斜（勾配）の検出の対象となる地図上のエリアを、予め設定された方法により決定する。そして処理エリア内勾配閾値比較部２４は、地図サーバ装置ＳＶの地図データベース１７に記録されている上記閾値を、必要に応じてネットワークＮＷを介して取得しつつ、当該閾値とＬｉＤＡＲセンサ２０からのデータを比較して、処理対象のエリアの傾斜（勾配）を検出する。

次に、実施例に係る地図データベース１７に記録されている、実施例に係る地図データのデータ構造について、図３を用いて説明する。

図３に示すように、実施形態に係る地図データベース１７では、地図としてのエリアごとに上記傾斜の種別判別のための閾値が記録されている。即ち、例えば図３（ａ）に例示するように、車両ＣＣが進行する道路をその進行方向に等分したエリアＡ１乃至エリアＡ３ごとに、当該エリアＡ１乃至エリアＡ３それぞれに関連付けて上記閾値が記録されている。このとき、例えば図３（ｂ）に示すように進行方向の長さが異なるエリアＢ１乃至エリアＢ４ごとに上記閾値が記録されていてもよいし、図３（ｃ）に示すようにカーブに沿って分けられたエリアＣ１乃至エリアＣ３ごとに上記閾値が記録されていてもよいし、図３（ｄ）に破線で示す交差点ＣＲに対応して分けられたエリアＤ１乃至エリアＤ８ごとに上記閾値が記録されていてもよい。更には、図３（ｅ）に例示するように道路Ｒに対して自由に分割されたエリアＥ１乃至エリアＥ６ごとに上記閾値が記録されていてもよい。

次に、第１実施例に係る地図データ記録処理について、図４（ａ）を用いて説明する。図４（ａ）に示すように、第１実施例に係る地図データ記録処理は、例えば地図サーバ装置ＳＶの電源スイッチがオンとされたタイミングで開始される。そして第１実施例に係る地図データ記録処理では、先ず処理エリア決定部１１により処理対象となるエリアが決定されたか否かが確認される（ステップＳ１）。ステップＳ１の確認において当該エリアが決定されていない場合（ステップＳ１：ＮＯ）、処理エリア決定部１１により、例えば図３にそれぞれ例示するエリアＡ１等のいずれかが選択される（ステップＳ２）。次に、処理対象のエリアが決定されたら（ステップＳ１：ＹＥＳ又はステップＳ２）、グラフ・勾配計算部１３は、ＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータに基づいて、上記実施例に係る勾配計算方法等を用いて、決定されたエリアについての当該データに基づく傾斜（上記勾配）を当該データごとに計算する（ステップＳ３）。次に物体認識部１４は、識別器１５を用いる方法又は目視等により、当該データが得られた対象が地面か障害物かを検出する（ステップＳ４）。そして処理エリア内勾配閾値決定部１６は、地面か障害物かがステップＳ４により検出された上記対象についての上記データから計算された上記勾配に基づき、上記決定されたエリアにおける傾斜の種別判別のための上記閾値Ａを、
地面である上記対象の勾配の最大値≦閾値Ａ＜障害物である上記対象の勾配の最小値
となるように決定する。この決定後の閾値Ａは、当該エリアに関連付けて地図データベース１７に記録される。

その後、次のエリアについての閾値決定を行うか否かが判定され（ステップＳ６）、当該閾値決定を引き続き行う場合は（ステップＳ６：ＹＥＳ）、上記ステップＳ１以降の処理が繰り返される。一方ステップＳ６の判定において、処理を終了する場合は（ステップＳ６：ＮＯ）そのまま当該処理を終了する。

次に、第１実施例に係る地面判定処理について、図４（ｂ）を用いて説明する。

図４（ｂ）に示すように、第１実施例に係る地面判定処理は、例えば地面判定装置Ｃの電源スイッチがオンとされたタイミングで開始される。そして第１実施例に係る地面判定処理では、先ず地図サーバ装置ＳＶの地図データベース１７から必要な上記閾値のデータを取得済みであるか否かが判定される（ステップＳ１０）。ステップＳ１０の判定において当該閾値のデータが取得されていない場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、地図サーバ装置ＳＶの地図データベース１７にアクセスして当該必要な閾値のデータが取得される（ステップＳ１１）。必要な閾値のデータが取得されたら（ステップＳ１０：ＹＥＳ又はステップＳ１１）、次に第１実施例に係る地面判定処理が実行される（ステップＳ１２）。その後、第１実施例に係る地面判定処理を終了するか否かが、例えば地面判定装置Ｃが搭載されている車両が目的地に到達したか否かを判定すること等により判定される（ステップＳ１３）。ステップＳ１３の判定において当該地面判定処理を終了する場合は（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、そのまま当該地面判定処理を終了し、一方引き続き実行する場合は（ステップＳ１３：ＮＯ）上記ステップＳ１０以降の処理が繰り返される。

次に、上記ステップＳ１２の地面判定処理について、図４（ｃ）を用いて説明する。図４（ｃ）に示すように、ステップＳ１３の地面判定処理では、先ず処理エリア内勾配閾値比較部２４が、一つの上記注目点（地面上の注目点）（ｉ）について上記閾値が関連付けられているか否かを判定する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０の判定において現在の注目点（ｉ）について上記閾値が関連付けられていない場合（ステップＳ１２０：ＮＯ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は、次の注目点（ｉ＋１）について地面判定処理を行うか否かを判定する（ステップＳ１２１）。ステップＳ１２１の判定において次の注目点（ｉ＋１）について地面判定処理を行う場合（ステップＳ１２１：ＹＥＳ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は上記ステップＳ１２０に戻って当該次の注目点（ｉ＋１）について地面判定処理を繰り返す。一方ステップＳ１２０の判定において次に地面判定処理を行うべき注目点がない場合（ステップＳ１２１：ＮＯ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は上記ステップＳ１３に戻る。他方ステップＳ１２０の判定において現在の注目点（ｉ）について上記閾値が関連付けられている場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は、注目点（ｉ）の傾斜がその閾値より小さいか否かを判定し（ステップＳ１２２）、注目点（ｉ）の傾斜がその閾値より小さい場合（ステップＳ１２２：ＹＥＳ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４はその注目点（ｉ）が地面であると判定し（ステップＳ１２３）、上記ステップＳ１２１に移行する。一方ステップＳ１２２の判定において、注目点（ｉ）の傾斜がその閾値以上である場合（ステップＳ１２２：ＮＯ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４はその注目点（ｉ）に障害物があると判定し（ステップＳ１２４）、上記ステップＳ１２１に移行する。

以上それぞれ説明したように、第１実施例に係る地面判定処理によれば、地面からの反射光を受光して得られたデータに基づいて反射点の傾斜を検出し、その傾斜と、地面に対応する地図データに関連付けて記録されている閾値と、の比較に基づいて、当該反射点が地面か物かを判定する。よって、傾斜の種別判別のために記録されている閾値との比較により、反射点が地面か物かを判定するので、複雑な処理を不要としつつ当該判定を正確に行うことができる。

また上記閾値が、予め分割されたエリアに相当する地面ごと閾値であるので、エリアごとのきめ細かい閾値を用いて、地面か否かを正確に判定することができる。

このとき、閾値が決定されるエリアが、車両の移動方向について一定間隔で分割された領域である場合は（図３（ａ）参照）、移動方向について一定間隔できめ細かく閾値を決定／記録することができる。

また、閾値が決定されるエリアを、車両の移動方向における地面の傾斜の変化に対応した間隔で分割されたエリアとすれば、移動方向について地面の傾斜の変化（即ち地面の起伏）に対応してきめ細かく閾値を決定／記録することができる。

更に、ＬｉＤＡＲセンサ１０により既定の角度範囲内にある地面からの反射光に基づいて、当該地面にある物の判別等を地図サーバ装置ＳＶにおいて実行する場合は、既定の角度範囲の地面の勾配を正確に検出するための閾値を、地図データに関連付けて記録することができる。

更にまた、車両が進入する交差点ＣＲ内の各進行方向のそれぞれにある地面の勾配検出のための閾値が決定されている場合は（図３（ｄ）参照）、当該各進行方向それぞれにある地面についての判定を正確に行うことができる。

また、地面の傾斜の変化に応じて当該地面についての複数の閾値が決定されている場合には、当該地面か否かの判定をより適切に行うことができる。ここで、上記地面の傾斜の変化に応じて複数の閾値が決定されている場合の例としては、例えば、地面の傾斜変化がないエリアでは、そのエリアについて単一の閾値が決定され、地面の傾斜変化が一定値以上に激しいエリアでは、そのエリア内の傾斜変化に応じて複数の閾値が当該エリアについて決定されている場合が挙げられる。

更にまた、車両が移動する場合の既定の制限速度に応じて当該地面についての複数の閾値を決定されている場合にも、当該地面か否かの判定をより適切に行うことができる。ここで、上記制限速度に応じて複数の閾値を決定されている場合の例としては、例えば、車両の移動速度が速いときには、できるだけ小さな障害物を検出する必要があり、車両の移動速度が遅いときには障害物の検出設定条件を緩和可能にするという事情を考慮し、同じ一つのエリアに、そのエリアについての車両の制限速度に応じた閾値が決定されている場合が挙げられる。更に、制限速度と閾値との関係の一例としては、制限速度が時速８０キロメートルの場合は当該閾値を０．７と決定され、制限時速が時速２０キロメートルの場合は当該閾値を１．０と決定されることが挙げられる。

更に、ＬｉＤＡＲセンサ１０が搭載されている地図管理用の車両（当該車両を、以下単に「管理用車両」と称する）が移動する場合の管理用車両自体の移動速度に応じて又は当該移動速度を参照して当該地面についての一又は複数の閾値が決定されている場合にも、当該地面か否かの判定をより適切に行うことができる。ここで、上記移動速度に応じて又は当該移動速度を参照して一又は複数の閾値が決定されている場合の例としては、例えば、上記制限速度に応じて複数の閾値が決定されている場合と同様の事情を考慮し、同じ一つのエリアに、そのエリアについての管理用車両の移動速度に基づいて複数の閾値が決定されている場合が挙げられる。より具体的には、一地点について管理用車両を複数回移動させ、当該移動ごとに閾値が決定されていることが考えられる。また、一地点についての管理用車両の移動は一回とし、当該一回の移動の移動速度に応じて閾値が一つ決定され、当該一地点についての他の閾値については当該移動速度に応じて決定された一の閾値に基づいて手動又は予め設定された計算手法により当該他の閾値が決定されていることが考えられる。そして、移動速度と複数の閾値との関係がテーブル化され、これを第１実施例に係る地面判定装置Ｃにより取得して傾斜の種別判別に用いるのが好適である。更に当該移動速度と閾値との関係の一例としては、上記制限速度の場合と同様に、管理用車両の移動速度が時速８０キロメートルの場合は当該閾値が０．７と決定され、当該移動速度が時速２０キロメートルの場合は当該閾値が１．０と決定されることが挙げられる。なお、移動速度に応じて又は移動速度を参照して地面についての一又は複数の閾値を決定する場合に、上記管理用車両の他に、ＬｉＤＡＲセンサ２０及び地面判定装置Ｃが搭載されている車両の移動速度に応じて又は当該移動速度を参照して、上記閾値を決定してもよい。

更にまた、ＬｉＤＡＲセンサ１０からの出射光の出射方向の水平に対する角度（即ちＬｉＤＡＲセンサ１０の鉛直方向の傾き）を用いて各傾斜を検出する場合には、地面の勾配をより正確に検出するための閾値を地図データに関連付けて記録することができる。

なお、上述した第１実施例では、傾斜の種別判定を地面の勾配の値としての上記閾値Ａを用いて行う構成としたが、これ以外に上記第１実施例の変形例として、当該閾値Ａに加えて、上記出射光の（勾配を有する）地面からの反射率の値としての閾値を更に用いて傾斜の種別判定を行うように構成してもよい。なお以下の説明において、当該反射率の値としての閾値を「閾値Ｂ」と称する。

より具体的に、先ず上記地図データ記録処理については、図４（ａ）のステップＳ５に加えて、ＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータに基づき、上記閾値Ｂを、
地面である上記対象の反射率の最大値≦閾値Ｂ＜障害物である上記対象の反射率の最小値
として決定し、これを上記エリアに関連付けて地図データベース１７に記録する。このとき、上記閾値Ｂとしての反射率はＬｉＤＡＲセンサ１０からの出射光の波長によって異なる。よって閾値Ｂは、使用したＬｉＤＡＲセンサ１０からの当該出射光の波長とも関連付けられて地図データベース１７に記録される。

ここで、ＬｉＤＡＲセンサ１０及び上記ＬｉＤＡＲセンサ２０としては元々多種の波長の出射光を用いるため、複数種類の当該波長ごとの反射率としての閾値Ｂを決定して記録する必要がある。このため、例えば、ＬｉＤＡＲセンサ１０からの出射光の波長を変えて反射率のデータを収集して記録するか、或いは、本来の仕様（波長）の異なる複数のＬｉＤＡＲセンサ１０で上記反射率のデータを収集するように構成するのが好ましい。更に、当該収集の際に、ＬｉＤＡＲ１０からの出射光の出射角度と対象までの距離とを関連付けて記録しておくのが好ましい。これは、当該出射角度及び距離は反射率の値である閾値Ｂに影響を与えるからである。

次に、閾値Ｂについての上記地面判定処理としては、地面の勾配の値としての上記閾値Ａとの関係に加えて、反射率の値としての上記閾値Ｂとの関係をも考慮して、対象たるエリアが地面であるか障害物が存在するかを判断する。より具体的には、図４（ｃ）のステップＳ１２２の判定で「ＹＥＳ」となり、更に、所定の角度、距離及び波長の出射光を用いた場合の注目点（ｉ）の反射率が閾値Ｂ未満であった場合、処理エリア内勾配閾値比較部２４はその注目点（ｉ）が地面であると判定する（図４（ｃ）ステップＳ１２３参照）。これに対し、図４（ｃ）のステップＳ１２２の判定で「ＮＯ」となり、更に、上記所定の角度等の出射光を用いた場合の注目点（ｉ）の反射率が閾値Ｂ以上であった場合、処理エリア内勾配閾値比較部２４はその注目点（ｉ）に障害物があると判定する（図４（ｃ）ステップＳ１２４参照）。

以上説明したような第１実施例の変形例によれば、勾配の値としての上記閾値Ａに加えて、反射率の値としての閾値Ｂを重畳的に用いて傾斜の種別判定を行うので、当該種別判定が誤判定となる可能性を下げることができる。

（II）第２実施例
次に、実施形態に係る他の実施例である第２実施例について、図５を用いて説明する。図５は第２実施例に係る地面判定処理を示すフローチャートである。

以下に説明する第２実施例では、地面判定処理として、車両の速度に応じた地面判定処理を行う。その他の第２実施例に係る構成及び処理（地図データ記録処理を含む）は第１実施例に係る構成及び処理と同一であるので、細部の説明は省略する。

即ち図５に示す第２実施例に係る地面判定処理としては、第１実施例に係るステップＳ１２０の判定において現在の注目点（ｉ）について上記閾値が関連付けられている場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、次に処理エリア内勾配閾値比較部２４は、車両の速度に応じた地面判定処理を行うか否かを判定する（ステップＳ１３０）。そして車両の速度に応じた地面判定処理を行わない場合（ステップＳ１３０：ＮＯ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は、第１実施例に係る地面判定処理と同様のステップＳ１２２以降の処理を行う。一方ステップＳ１３０の判定において車両の速度に応じた地面判定処理を行う場合（ステップＳ１３０：ＹＥＳ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は、注目点（ｉ）の傾斜がその閾値に速度に応じた補正値αを乗算した値より小さいか否かを判定し（ステップＳ１３１）、注目点（ｉ）の傾斜がその乗算の結果より小さい場合は（ステップＳ１３１：ＹＥＳ）上記ステップＳ１２３に移行し、注目点（ｉ）の傾斜がその乗算の結果以上である場合は（ステップＳ１３１：ＮＯ）上記ステップＳ１２４に移行する。このとき当該補正値αは、例えば、速度が大きくなるほど小さくなる値として予め設定される。具体的には、例えば時速２０キロメートルまではα＝１とされ、時速３０キロメートルでα＝０．９とされ、時速４０キロメートルでα＝０．８とされる。

以上説明したように、第２実施例に係る地面判定処理によれば、第１実施例に係る地面判定処理による効果に加えて、車両が移動する速度に応じて地面を判定するので、正確に当該判定を行うことができる。

また、車両の移動の速度に対応する補正値αを用いる場合には、車両の移動速度に応じて正確に当該判定を行うことができる。

更に、補正値αが車両の移動の速度が速いほど小さい場合には、車両が高速で移動するほど、より小さい物を当該物として判定することができ、より安全な移動に資することができる。

なお、補正値αを車両の移動の速度が遅いほど大きくすることも可能である。この場合には、車両が低速で移動する場合において、当該低速に対応した判定精度とすることができる。

（III）第３実施例
次に、実施形態に係る更に他の実施例である第３実施例について、図６を用いて説明する。なお図６は第３実施例に係る地図データ記録処理等を示すフローチャートである。

以下に説明する第３実施例では、第３実施例に係る地図サーバ装置における地図データ記録処理及び第３実施例に係る地面判定装置における地面判定処理として、当該地図サーバ装置に接続されたＬｉＤＡＲセンサの出射光の鉛直方向の傾きの角度（即ちピッチ角。以下同様。）θ_１に応じた地図データ記録処理、及び当該地面判定装置に接続されたＬｉＤＡＲセンサの出射光のピッチ角θ_２に応じた地面判定処理を行う。なお、第３実施例に係る構成及び処理について、第１実施例に係る構成及び処理と同一のものは、同一の部材番号又はステップ番号を付して、細部の説明は省略する。

即ち図６（ａ）に示す第３実施例に係る地面データ記録処理としては、第１実施例に係るステップＳ１の判定又はステップＳ２において処理対象のエリアが決定されたら（ステップＳ１：ＹＥＳ又はステップＳ２）、次にグラフ・勾配計算部１３は、上記ピッチ角θ_１に応じた地図データ記録処理を行うか否かを判定する（ステップＳ３０）。なおこの場合のピッチ角θ_１は、例えばＬｉＤＡＲセンサ１０に備えられた図示しない加速度センサ等により検出される。そして上記ピッチ角θ_１に応じた地図データ記録処理を行わない場合（ステップＳ３０：ＮＯ）、グラフ・勾配計算部１３は、第１実施例に係る地図データ記録処理と同様のステップＳ３以降の処理を行う。一方ステップＳ３０の判定において上記ピッチ角θ_１に応じた地図データ記録処理を行う場合（ステップＳ３０：ＹＥＳ）、グラフ・勾配計算部１３は、例えば、上記実施例に係る勾配計算方法等を用いてＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータごとに計算された傾斜におけるパラメータｚを上記ピッチ角θ_１の余弦で除した値（即ち当該パラメータｚに（１／cosθ_１）を乗じた値）とした場合の当該計算により得られる傾斜を、当該ＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータに基づく補正傾斜として当該データごとに計算する（ステップＳ３１）。その後は、当該補正傾斜を用いた上記ステップＳ４以降が実行される。

一方図６（ｂ）に示す第３実施例に係る地面判定処理としては、第１実施例に係るステップＳ１２０の判定において現在の注目点（ｉ）について上記閾値が関連付けられている場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、次に処理エリア内勾配閾値比較部２４は、上記ピッチ角θ_２に応じた地面判定処理を行うか否かを判定する（ステップＳ１４０）。なおこの場合のピッチ角θ_２は、例えば第３実施例に係る地面判定装置Ｃが搭載されている車両に備えられた図示しない加速度センサ等により検出される。そして上記ピッチ角θ_２に応じた地面判定処理を行わない場合（ステップＳ１４０：ＮＯ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は、第１実施例に係る地面判定処理と同様のステップＳ１２２以降の処理を行う。一方ステップＳ１４０の判定において上記ピッチ角θ_２に応じた地面判定処理を行う場合（ステップＳ１４０：ＹＥＳ）、処理エリア内勾配閾値比較部２４は、注目点（ｉ）の傾斜を上記ピッチ角θ_２により補正した傾斜（より具体的には、例えば注目点（ｉ）の傾斜におけるパラメータｚを上記ピッチ角θ_２の余弦で除した値（即ち当該パラメータｚに（１／cosθ_２）を乗じた値）とした場合の当該傾斜）が注目点（ｉ）に関連付けられている閾値より小さいか否かを判定し（ステップＳ１４１）、注目点（ｉ）の当該補正後の傾斜が当該閾値より小さい場合は（ステップＳ１４１：ＹＥＳ）上記ステップＳ１２３に移行し、注目点（ｉ）の当該補正後の傾斜が当該閾値の結果以上である場合は（ステップＳ１４１：ＮＯ）上記ステップＳ１２４に移行する。

以上説明したように、第３実施例に係る地面判定処理によれば、第１実施例に係る地面判定処理による効果に加えて、ＬｉＤＡＲセンサ２０の出射光のピッチ角θ_２に応じて地面を判定するので、正確に当該判定を行うことができる。

なお、図４及び図５にそれぞれ示したフローチャートに相当するプログラムを、光ディスク又はハードディスク等の記録媒体に記録しておき、或いはインターネット等のネットワークを介して取得しておき、これらを汎用のマイクロコンピュータ等に読み出して実行することにより、当該マイクロコンピュータ等を各実施例に係る処理エリア内勾配閾値決定部１６又は処理エリア内勾配閾値比較部２４として機能させることも可能である。

１ 第１取得手段
２ 検出手段
３ 判定手段
４ 第２取得手段
１０、２０ ＬｉＤＡＲセンサ
１７ 地図データベース
２４ 処理エリア内勾配敷地比較部
Ｃ 地面判定装置
Ｓ 判定装置
ＳＶ 地図サーバ装置
ＳＳ 地図データシステム

上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、移動体から周囲に出射された光の照射対象からの反射光の受光により得られた受光情報を取得する第１取得手段と、前記受光情報に基づき前記照射対象の傾斜を検出する検出手段と、前記照射対象に対応する領域の地面の勾配に関する閾値を示す閾値情報を、当該閾値情報を地図情報に関連付けて記憶している記憶媒体から取得する第２取得手段と、前記検出された傾斜と、前記閾値情報と、に基づき、前記照射対象が、地面であるか、前記地面上の物であるか、を判定する判定手段と、を備える。

上記の課題を解決するために、請求項１３に記載の発明は、第１取得手段と、検出手段と、第２取得手段と、判定手段と、を備える判定装置において実行される判定方法であって、移動体から周囲に出射された光の照射対象からの反射光の受光により得られた受光情報を前記第１取得手段により取得する第１取得工程と、前記受光情報に基づき前記照射対象の傾斜を前記検出手段により検出する検出工程と、前記照射対象に対応する領域の地面の勾配に関する閾値を示す閾値情報を、当該閾値情報を地図情報に関連付けて記憶している記憶媒体から前記第２取得手段により取得する第２取得工程と、前記検出された傾斜と、前記閾値情報と、に基づき、前記照射対象が、地面であるか、前記地面上の物であるか、を前記判定手段により判定する判定工程と、を含む。

上記の課題を解決するために、請求項１４に記載の発明は、判定装置に含まれるコンピュータを、移動体から周囲に出射された光の照射対象からの反射光の受光により得られた受光情報を取得する第１取得手段、前記受光情報に基づき前記照射対象の傾斜を検出する検出手段、前記照射対象に対応する領域の地面の勾配に関する閾値を示す閾値情報を、当該閾値情報を地図情報に関連付けて記憶している記憶媒体から取得する第２取得手段、及び、前記検出された傾斜と、前記閾値情報と、に基づき、前記照射対象が、地面であるか、前記地面上の物であるか、を判定する判定手段、として機能させる。

上記の課題を解決するために、請求項１５に記載の発明は、請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の判定装置の前記第２取得手段により取得される前記閾値情報が前記地図情報に関連付けて記録されている記録媒体のデータ構造であって、前記閾値情報と、前記照射対象に対応する領域の前記地面の地図上の位置を示す位置情報であって当該閾値情報と対を為す位置情報と、前記位置情報により示される前記位置を含む前記地図に対応する前記地図情報と、を含み、前記対を為す前記閾値情報及び前記位置情報が前記第２取得手段により読み出されることにより、当該読み出された位置情報により示される前記位置を含む前記地図に対応する前記地図情報が当該閾値情報と共に前記判定装置に読み出されるように構成される。

Claims (17)

1. 移動体から周囲に出射された光の地面からの反射光の受光により得られた受光情報を取得する第１取得手段と、
   前記受光情報に基づき前記光の反射点の傾斜を検出する検出手段と、
   前記傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している記録媒体から取得する第２取得手段と、
   前記閾値情報により示される前記閾値と前記検出された傾斜との比較に基づき、前記反射点が、前記地面か、当該地面にある物か、を判定する判定手段と、
   を備える判定装置。
2. 請求項１に記載の判定装置において、
   前記移動体の移動の速度を示す速度情報を取得する第３取得手段を更に備え、
   前記判定手段は、前記検出された傾斜が、前記取得した速度情報により示される前記速度に対応する補正係数で前記閾値情報により示される前記閾値を補正した値以上である場合に、前記反射点が前記物であると判定することを特徴とする判定装置。
3. 請求項２に記載の判定装置において、
   前記補正係数は前記速度が速いほど小さく、
   前記判定手段は、前記検出された傾斜が、前記補正係数を前記閾値に乗じた値以上である場合に、前記反射点が前記物であると判定することを特徴とする判定装置。
4. 請求項２又は請求項３に記載の判定装置において、
   前記補正係数は前記速度が遅いほど大きく、
   前記判定手段は、前記検出された傾斜が、前記補正係数を前記閾値に乗じた値以上である場合に、前記反射点が前記物であると判定することを特徴とする判定装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の判定装置において、
   前記光の出射方向の水平に対する角度を検出する角度検出手段を更に備え、
   前記検出手段は、前記取得した受光情報と、前記検出された角度を示す角度情報と、に基づいて前記反射点の前記傾斜を検出することを特徴とする判定装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の判定装置において、
   前記閾値は、予め分割された領域に相当する前記地面ごとの当該閾値であることを特徴とする判定装置。
7. 請求項６に記載の判定装置において、
   前記領域は、前記移動体の移動方向について一定間隔で分割された領域であることを特徴とする判定装置。
8. 請求項６に記載の判定装置において、
   前記領域は、前記移動体の移動方向における前記地面の傾斜の変化に対応した間隔で分割された領域であることを特徴とする判定装置。
9. 請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の判定装置において、
   前記閾値が、前記移動体の移動方向を含んで予め設定された前記傾斜の種別を判断するための前記閾値であることを特徴とする判定装置。
10. 請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の判定装置において、
    前記移動体は車両であり、
    前記閾値は、前記車両が進入する交差点における各進行方向のそれぞれにある前記傾斜の種別を判断するための前記閾値であることを特徴とする判定装置。
11. 請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の判定装置において、
    前記記録媒体には、前記地面の傾斜の変化の度合いにより、当該地面について複数の前記閾値が記録されていることを特徴とする判定装置。
12. 請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の判定装置において、
    前記記録媒体には、前記移動体が移動する場合について予め設定された制限速度に応じて、前記地面について複数の前記閾値が記録されていることを特徴とする判定装置。
13. 請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の判定装置において、
    前記記録媒体には、前記移動体の速度に応じて、前記地面についての一又は複数の前記閾値が記録されていることを特徴とする判定装置。
14. 第１取得手段と、検出手段と、第２取得手段と、判定手段と、を備える判定装置において実行される判定方法において、
    移動体から周囲に出射された光の反射光の受光により得られた受光情報を前記第１取得手段により取得する第１取得工程と、
    前記受光情報に基づき前記光の反射点の傾斜を前記検出手段により検出する検出工程と、
    前記傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している記録媒体から前記第２取得手段により取得する第２取得工程と、
    前記閾値情報により示される前記閾値と前記検出された傾斜との比較に基づき、前記反射点が、前記地面か、当該地面にある物か、を前記判定手段により判定する判定工程と、
    を含む判定方法。
15. 判定装置に含まれるコンピュータを、
    移動体から当該移動体の周囲に出射された光の地面からの反射光の受光により得られた受光情報を取得する第１取得手段、
    前記受光情報に基づき前記光の反射点の傾斜を検出する検出手段、
    前記傾斜の種別を判別するための閾値を示す閾値情報を、当該地面に対応する地図情報に関連付けて当該閾値情報を記録している記録媒体から取得する第２取得手段、及び、
    前記閾値情報により示される前記閾値と前記検出された傾斜との比較に基づき、前記反射点が、前記地面か、当該地面にある物か、を判定する判定手段、
    として機能させる判定用プログラム。
16. 請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の判定装置の前記第２取得手段により取得される前記閾値情報が前記地図情報に関連付けて記録されている記録媒体のデータ構造であって、
    前記閾値情報と、
    当該閾値情報により示される前記閾値が前記傾斜の種別判別に用いられる前記地面の地図上の位置を示す位置情報であって当該閾値情報と対を為す位置情報と、
    前記位置情報により示される前記位置を含む前記地図に対応する前記地図情報と、
    を含み、
    前記対を為す前記閾値情報及び前記位置情報が前記第２取得手段により読み出されることにより、当該読み出された位置情報により示される前記位置を含む前記地図に対応する前記地図情報が当該閾値情報と共に前記判定装置に読み出されるデータ構造。
17. 出射手段から所定の領域に対して出射された光の、地面又は前記地面上の物からの反射光の受光により得られる受光情報を取得する第１取得手段と、
    前記受光情報に基づき、前記光の照射対象の傾斜、及び反射率を検出する検出手段と、
    前記所定の領域における前記光の照射対象が、地面であるか、前記地面上の物体であるかを、その傾斜状態に基づいて判別するための第１閾値、及びその反射率に基づいて判別するための第２閾値を示す閾値情報を、取得する第２取得手段と、
    前記閾値情報により示される前記第１閾値と前記検出された傾斜状態との比較、及び前記第２閾値と前記検出された反射率との比較、に基づき、前記照射対象が、地面であるか、前記地面上の物体か、を判定する判定手段と、
    を備えることを特徴とする判定装置。